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人工智能机器人系统开发中的常用七大编程语言

2018-09-06

编程语言有很多种。各有所长!编程者能学会的、能解决问题的语言,就是好的编程语言。

人工智能机器人

一、Python语言

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

Python由于简单易用,是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python的重点是易用性,Python不需要很多时间来做常规的事情,如定义和强制转换变量类型。这些在编程里面本是很平常的事。另外,Python还有大量的免费库,这意味着当你需要实现一些基本的功能时不必“重新发明轮子”。而且因为Python允许与C/C++代码进行简单的绑定。这就意味着代码繁重部分的性能可以植入这些语言,从而避免性能损失。随着越来越多的电子产品开始支持“开箱即用”Python(与RaspberryPi一道),我们可能会在机器人中看到更多Python。

Python有大量的在线资源,很多有用的库都可以在AI中使用。如下所述:

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换,信号和图像处理、常微分方程求解器等等。

PyBrain主要用于神经网络的训练和训练结果的校验,至于原始数据的获取、预处理、包括后期的图形化以及结果的处理,需要用另外的库。

Python

二、C/C++语言

C++是世界上速度最快的面向对象编程语言,其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。

C ++对于时间很敏感,这对于AI项目是非常有用的,例如,搜索引擎可以广泛使用C++。在AI项目中,C++可用于统计,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。

许多人认为C和C++对新入行的机器人学家是一个很好的起点。为什么?因为很多硬件库都使用这两种语言。这两种语言允许与低级别的硬件进行交互,允许实时性能,是非常成熟的编程语言。现如今,你可能会使用C++比C多,因为前者具有更多的功能。C++基本上是C的一种延伸。首先学一点C会很有用,特别是当你发现一个硬件库是用C编写的。C/C++并不是像Python或MATLAB那样简单易用。同样用C来实现相同的功能会需要大量时间,也将需要更多行代码。但是,由于机器人非常依赖实时性能,C和C++是最接近我们机器人专家“标准语言”的编程语言。

三、Java语言

Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。

Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。

Java是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言,专注于提供AI项目上所需的所有高级功能,它是可移植的,并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项,完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

对于AI项目来说,算法几乎是灵魂,无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络,Java都可以提供一种简单的编码算法。另外,Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

JAVA

四、C#/.NET

  C#看起来与Java有着惊人的相似;它包括了诸如单一继承、接口、与Java几乎同样的语法和编译成中间代码再运行的过程。但是C#与Java有着明显的不同,它借鉴了Delphi的一个特点,与COM(组件对象模型)是直接集成的,而且它是微软公司 .NET windows网络框架的主角。

C#是一种安全的、稳定的、简单的、优雅的,由C和C++衍生出来的面向对象的编程语言。它在继承C和C++强大功能的同时去掉了一些它们的复杂特性(例如没有宏以及不允许多重继承)。C#综合了VB简单的可视化操作和C++的高运行效率,以其强大的操作能力、优雅的语法风格、创新的语言特性和便捷的面向组件编程的支持成为.NET开发的首选语言。

C#是面向对象的编程语言。它使得程序员可以快速地编写各种基于MICROSOFT .NET平台的应用程序,MICROSOFT .NET提供了一系列的工具和服务来最大程度地开发利用计算与通讯领域。

C#使得C++程序员可以高效的开发程序,且因可调用由 C/C++ 编写的本机原生函数,因此绝不损失C/C++原有的强大的功能。因为这种继承关系,C#与C/C++具有极大的相似性,熟悉类似语言的开发者可以很快的转向C#。

微软机器人开发员工作包(MicrosoftRoboticsDeveloperStudio)的主要开发语言是C#。如果你准备用这个,那么你很可能必须要用C#。

五、Lisp语言

LISP语言(LISP,List Processing的缩写)是一种早期开发的、具有重大意义的表处理语言。它适用于符号处理、自动推理、硬件描述和超大规模集成电路设计等。特点是,使用表结构来表达非数值计算问题,实现技术简单。LISP语言已成为最有影响,使用十分广泛的人工智能语言。

Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言,是第一个声明式系内函数式程序设计语言,有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一书中,详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一,感兴趣的朋友可以自行查看。

LISP 绘图

六、Prolog语言

Prolog(Programming in Logic的缩写)是一种逻辑编程语言。它建立在逻辑学的理论基础之上, 最初被运用于自然语言等研究领域。现已广泛的应用在人工智能的研究中,可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。同时对一些通常的应用程序的编写也很有帮助,能够比其他的语言更快速地开发程序,因为它的编程方法更象是使用逻辑的语言来描述程序。

Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当,主要是对一些基本机制进行编程,对于AI编程十分有效,例如它提供模式匹配,自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。

Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。

七、MATLAB

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。

 

MATLAB以及和它相关的开源资源,比如Octave,一些机器人工程师特别喜欢,它被用来分析数据和开发控制系统。还有一个非常流行的机器人工具箱——MATLAB。我知道一些仅仅使用MATLAB就能开发出整个机器人系统的专家。


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